2026 год меняет не отдельные маркетинговые инструменты, а саму логику работы направления. Искусственный интеллект становится массовым рабочим инструментом, но его распространение пока не приводит к сопоставимому росту прибыли компаний. Одновременно трансформируются производство контента, поисковая экономика и путь пользователя к покупке.
Для маркетолога все меньше ценности остается в простом создании контента и все больше — в постановке задач, перестройке процессов, проверке информации и способности понимать, как меняется поведение аудитории.
AI становится массовым, но результат получают не все
Исследование McKinsey The State of AI: Global Survey 2026, проведенное 4 мая-8 июня 2026 года среди 1 719 респондентов из 97 стран, показывает масштаб распространения искусственного интеллекта. Почти девять из десяти респондентов сообщили, что их организации регулярно используют AI хотя бы в одной бизнес-функции. Доля организаций, где AI уже масштабируется на уровне всей компании, выросла за год с 38% до 44%.
При этом финансовый результат меняется гораздо медленнее. 37% респондентов соотносят использование AI хотя бы с некоторым положительным вкладом в прибыльность своей организации. Около 6% из них принадлежат к компаниям с наиболее существенным эффектом: они связывают с AI не менее 5% операционной прибыли и одновременно оценивают влияние технологии как значительное.
На уровне отдельных сотрудников картина заметно отличается. 80% респондентов говорят, что AI повысил их личную продуктивность, а около половины считают, что он помогает им принимать более качественные решения. Но индивидуальный выигрыш пока не превращается автоматически в сопоставимый финансовый результат для всей организации.
McKinsey связывает более заметный эффект прежде всего с глубиной перестройки рабочих процессов. Среди компаний с наиболее существенной отдачей от AI почти три четверти респондентов говорят о фундаментальном изменении именно на уровне процессов. В остальных организациях такой подход используют лишь около четверти.
Для маркетинга этот вывод особенно важен. В исследовании McKinsey маркетинг и продажи чаще всего называют функциями, где использование AI связано с ростом выручки. Поэтому вопрос для СМО постепенно меняется: важно не только выбрать AI-инструмент, но и определить, какие процессы стоит изменить с его помощью, чтобы получить измеримый бизнес-результат.
Vibe coding смещает границы между маркетингом и разработкой
Еще недавно для создания цифрового решения, выходящего за рамки готового конструктора, обычно требовалась помощь разработчика. Теперь часть таких задач можно решать с помощью AI-инструментов: от простой страницы или прототипа до небольшого внутреннего сервиса.
Вайбкодинг — один из наиболее заметных примеров такого подхода. Пользователь описывает задачу на естественном языке, а AI генерирует код, вносит изменения и помогает довести решение до рабочего состояния. На практике это может быть лендинг, микросайт, калькулятор, внутренний дашборд или прототип сервиса.
Для маркетинговых команд такой подход может применяться непосредственно внутри корпоративных систем. Например, российская платформа Битрикс24 Вайбкод позволяет создавать приложения, чат-боты и AI-агенты и подключать их к рабочей среде компании, когда готового решения под конкретную задачу нет.
Однако скорость создания прототипа не означает автоматического получения готового продукта. По данным Stack Overflow Developer Survey 2025, 45% разработчиков сталкиваются с решениями, которые оказываются «почти правильными, но не совсем». Еще 66% отмечают, что отладка кода, созданного AI, теперь занимает больше времени. При этом 69% разработчиков считают, что AI-агенты повысили их продуктивность.
Результаты показывают двойственный эффект технологии. AI снижает технический порог для создания простых решений, но не отменяет необходимость сформулировать задачу, проверить результат и отвечать за его качество. Чем ближе решение к реальному использованию, тем важнее становятся вопросы безопасности, интеграций, производительности и дальнейшего сопровождения.
Изменения заметны и на уровне бизнес-решений. Согласно McKinsey, 32% респондентов сообщили, что их организации отказались от покупки хотя бы одного программного продукта или отдельной функции, поскольку смогли создать нужную функциональность внутри компании с помощью агентных инструментов для разработки. McKinsey рассматривает это как один из признаков изменения распределения технологических бюджетов между покупкой готовых решений и внутренней разработкой.
Для маркетинга это означает изменение границы между функциями. Команда получает возможность быстрее проверять цифровые гипотезы и создавать небольшие инструменты, не ставя каждую задачу в очередь на полноценную разработку.
Роль разработчика при этом не исчезает. Меняется точка его подключения к работе. Для прототипа или локального инструмента маркетолог может пройти большую часть пути самостоятельно. Когда решение становится частью клиентского продукта, корпоративной инфраструктуры или критически важного бизнес-процесса, инженерная экспертиза, тестирование и контроль безопасности становятся обязательными.
Инструменты есть у всех, но результат получает не каждый
Доступ к генеративным моделям становится практически массовым. Но это не означает, что качество маркетингового результата становится одинаковым.
Dentsu Creative в глобальном исследовании 2025 года, проведенном среди 1 950 руководителей по маркетингу в 14 странах, зафиксировали показательное противоречие. 87% опрошенных CMO считали, что современная стратегия потребует больше креативности, эмпатии и человеческого участия. 78% заявляли, что генеративные модели не смогут заменить человеческое воображение.
Одновременно 71% опасались, что без адаптации к алгоритмической среде бренд станет менее заметным, а 79% были обеспокоены тем, что чрезмерная оптимизация под алгоритмы приведет к однообразию.
Эти процессы идут одновременно.
Маркетинг должен быть понятным алгоритмом, но не должен становиться одинаковым. AI может создать десятки вариантов текста, изображения или рекламного сообщения. Но стратегический выбор — соответствует ли решение позиционированию бренда, конкретной аудитории и допустимому уровню риска — по-прежнему требует человеческого суждения.
Поэтому конкурентным преимуществом постепенно становится не способность производить больше контента, а качество маркетинговой экспертизы.
Цена непроверенной информации растет
В 2026 году проблема ошибок и вымышленных сведений в созданных AI материалах стала заметна даже в компаниях, которые традиционно ассоциируются с высокой надежностью публикуемой информации.
- EY отозвала исследование после обнаружения вымышленных ссылок и признаков использования AI.
- KPMG сняла отчет об агентном AI после того, как несколько организаций, упомянутых в документе, заявили, что сведения о них были неверными или вводили в заблуждение.
- Financial Times также сообщала о проблемных ссылках в четырех отчетах PwC для Ближнего Востока.
Для маркетинга важен не сам факт использования AI, а наличие процесса проверки результата.
Нейросеть позволяет быстрее и с меньшими затратами создавать контент, но одновременно повышает риск ошибок. Когда непроверенная информация попадает в публичный материал, последствия для бренда и его экспертной репутации могут быть существенными.
Особенно это касается аналитических статей, исследований, кейсов и материалов, которые должны подтверждать компетентность компании. Проверка источников перестает быть редакционной формальностью и становится частью управления репутацией.
Практическое правило достаточно простое: если в материале есть существенная цифра, цитата, вывод исследования или описание кейса, источник должен действительно подтверждать соответствующее утверждение.
AI ускоряет производство информации, но одновременно повышает требования к ее проверке.
Поиск перестает быть каналом переходов в прежнем смысле
Пользователь все чаще получает готовый ответ непосредственно на странице поисковой системы или в AI-интерфейсе. Между поисковым запросом и посещением сайта появляется дополнительный слой, в котором решение о том, какую информацию увидит пользователь, принимает уже поисковая или AI-система.
Ahrefs в исследовании, обновленном в феврале 2026 года, проанализировали 300 тыс. ключевых слов и обнаружили, что наличие ИИ-обзора связано со снижением среднего CTR первой позиции примерно на 58%. В предыдущем исследовании показатель составлял 34,5%.
Это не означает, что SEO потеряло значение. Но прежняя логика «заняли первое место, получили переходы» становится менее универсальной.
Для бренда теперь важны как минимум три результата:
- присутствие в классической поисковой выдаче;
- попадание в AI-ответы;
- узнаваемость, которая приводит пользователя к бренду даже тогда, когда поисковая система не дает прямого перехода.
На этом фоне все чаще используются термины GEO и AEO.
GEO, Generative Engine Optimization, описывает работу с присутствием бренда в генеративных ответах.
AEO, Answer Engine Optimization, связано с оптимизацией информации под системы, которые формируют готовые ответы.
При этом GEO и AEO пока не стоит представлять как полностью сформировавшиеся аналоги SEO. В отрасли нет единого стандарта терминологии и набора практик.
Есть, однако, практический принцип: AI-системам нужно не просто найти страницу компании. Им важно корректно понять, что именно она утверждает, насколько надежна эта информация и чем она подтверждается.
Как следствие — для маркетинга возрастает значение структурированных и однозначно сформулированных данных о компании и продуктах, экспертных публикаций, внешних упоминаний и источников, подтверждающих заявленные характеристики и компетенции.
Следующий этап — агентная торговля
Поиск может быть только промежуточным этапом.
Следующая трансформация связана с агентной торговлей, или agentic commerce, когда AI-агент помогает человеку не только искать информацию, но и сравнивать товары, цены и условия и потенциально выполнять часть действий, связанных с покупкой.
McKinsey оценивает потенциальный объем мировой потребительской торговли через такие сценарии в 3-5 трлн долларов к 2030 году.
Сегодня AI в основном помогает искать, анализировать и выбирать, а не полностью заменяет человека при покупке. По данным McKinsey, 63% европейских потребителей используют AI для сравнения вариантов, брендов, моделей, цен и отзывов, тогда как большинство предпочитает сохранять за собой окончательное решение.
Для брендов это создает новую задачу. В будущем бренду будет важно быть понятным не только человеку, но и AI-системам, которые участвуют в поиске и выборе товаров.
Информация о продукте должна быть структурированной и непротиворечивой. Цены, характеристики, наличие, условия доставки и гарантии должны быть актуальными и доступны для машинной обработки, а заявленные преимущества и характеристики — иметь подтверждение в надежных источниках.
Конкуренция за покупателя постепенно превращается еще и в конкуренцию за попадание в машинный шортлист.
Что меняется для директора по маркетингу
В 2026 году AI не просто добавил маркетингу новый набор инструментов — он изменил соотношение между производством и экспертизой.
Создавать контент, прототипы и отдельные цифровые решения становится быстрее. Но одновременно возрастает значение постановки задачи, качества данных и умения анализировать то, как алгоритмы влияют на видимость бренда.
Конкурентным преимуществом постепенно становится не доступ к технологии, а способность правильно сформулировать задачу, проверить результат, понять клиента и связать использование AI с измеримым бизнес-результатом.
